机器学习与安全

■快速检测异常现象，包括违规操作、欺诈和即将发生的系统故障。

■通过从计算机二进制文件中提取的有用信息进行恶意软件分析。

■通过从数据集中查找模式来发现网络中的攻击者。

■检测攻击者是如何利用面向消费者的网站和应用程序功能的。

■将机器学习算法从实验室转换到生产实践中。

■了解攻击者对机器学习解决方案的威胁。

Clarence Chio是一名软件工程师和企业家，他在DEF CON，BLACK HAT和十几个国家的安全会议上做过多次有关机器学习和安全方面的讲座和培训。他拥有斯坦福大学计算机科学的学士和硕士学位。

David Freeman作为研究员和工程师，在Facebook公司致力于处理完整性和滥用问题。他曾在Linkedln领导过反滥用工程和数据科学团队。他拥有加州大学伯克利分校的数学博士学位，发表了20多篇关于计算机安全的学术论文。

“该书对于致力学习应用机器学习技术，从异常检测到保护终端用户计算机系统安全的人们来说，是一本极 j佳的实用指南。”

——Dan Boneh

斯坦福大学，计算机科学教授

“如果想了解机器学习在安全领域的实际工作情况，本书给出了非常清晰的描述。”

——Nwokedi C Idika博士

安全隐私保护组织，

Google软件工程师